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Les carottes

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23joueurs43carottes2025-05-24 → 2025-06-22
Carottes par joueur sur la période
#Joueur Équipe Carottes Matchs Taux Pire Date du pireÉcart max Actions
1Myles TurnerIND41136 %-1−19.5→
2Tyrese HaliburtonIND41136 %8−25.1→
3Alex CarusoOKC31030 %-1−17.5→
4Chet HolmgrenOKC31030 %0−25.5→
5Isaiah HartensteinOKC31030 %7−11.6→
6Andrew NembhardIND31127 %1−23.2→
7Bennedict MathurinIND31127 %1−16.5→
8Anthony EdwardsMIN2367 %16−24.4→
9Jalen WilliamsOKC21020 %15−21.1→
10Aaron NesmithIND21118 %-3−29.9→
11Obi ToppinIND21118 %-7−24.4→
12Jaden McDanielsMIN1333 %-2−24.9→
13Julius RandleMIN1333 %5−30.2→
14Mike ConleyMIN1333 %-1−11.1→
15Nickeil Alexander-WalkerMIN1333 %-9−22.5→
16Rudy GobertMIN1333 %9−14.8→
17Delon WrightNYK1425 %-2−12.4→
18Jalen BrunsonNYK1425 %18−22.1→
19Josh HartNYK1425 %8−17.1→
20Mikal BridgesNYK1425 %11−12.3→
21OG AnunobyNYK1425 %8−11.9→
22Luguentz DortOKC11010 %1−12.3→
23Shai Gilgeous-AlexanderOKC11010 %17−33.7→

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À propos du projet

Application NBA Stats orientée TTFL — explorer les box scores, calculer le malus, visualiser la régularité des joueurs, soutenir la décision de pick quotidienne.

Auteur

Simon Grossi

Données

shufinskiy/nba_data
+ flux temps-réel cdn.nba.com

Tech stack
  • · Pipeline — Python 3.11 + DuckDB (agrégation play-by-play → SQLite).
  • · Frontend — Astro 5 + Tailwind 3 + TypeScript.
  • · SQLite haute performance — base embarquée servie côté serveur via better-sqlite3 (WAL mode).
  • · Charts — Chart.js (line, radar, scatter).
  • · Hébergement — local-first, HTTPS via Caddy, déployable sur Raspberry Pi (voir DEPLOY.md).
Local-first · pas de tracking · pas de backend hébergév0.1.0

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